这个ChatGPT插件可以远程运行代码,还生成图表

插件系统的确让ChatGPT变得有趣:“Code Interpreter”不仅可以让远程运行代码,而且还使数据科学简单,高效。

基于凸集上投影(POCS)的聚类算法

本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。

使用Unit Scaling进行FP16 和 FP8 训练

Unit Scaling 是一种新的低精度机器学习方法,能够在没有损失缩放的情况下训练 FP16 和 FP8 中的语言模型。

时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例

使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征,包括移动平均,自相关和傅里叶变换。

扩散模型的Prompt指南:如何编写一个明确提示

Prompt(提示)是扩散模型生成图像的内容来源,构建好的提示是每一个Stable Diffusion用户需要解决的第一步。本文总结所有关于提示的内容,这样可以让你生成更准确,更好的图像

使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练

SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。

高斯混合模型 GMM 的详细解释

高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。

30行python代码就可以调用ChatGPT API总结论文的主要内容

使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。

使用树状图可视化聚类

这篇文章中,我们介绍如何使用树状图(Dendrograms)对我们的聚类结果进行可视化。

Half-UNet:用于医学图像分割的简化U-Net架构

Half-UNet简化了编码器和解码器,还使用了Ghost模块(GhostNet)。并重新设计的体系结构,把通道数进行统一。

10个Pandas的另类数据处理技巧

本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同,你可能并不会经常的使用它,但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时,这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。

Huggingface微调BART的代码示例:WMT16数据集训练新的标记进行翻译

BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器(autoencoder)。它是一个序列到序列的模型,具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器,所以它可以完美的执行翻译任务。

DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解

深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法,是基于使用策略梯度的Actor-Critic,本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解

NLP / LLMs中的Temperature 是什么?

ChatGPT, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA, Bard等大型语言模型的一个重要的超参数

Pandas 2.0 简单介绍和速度评测

最近 Pandas 2.0 的RC版已经最近发布了。这个版本主要包括bug修复、性能改进和增加Apache Arrow后端。当涉及到使用DF时,Arrow比Numpy提供了更多的优势。

2023年3月的10篇论文推荐

本文整理的是本月应该阅读的10篇论文,将包括多模态语言模型、扩散模型、机器翻译等主题。

CLIP:语言-图像表示之间的桥梁

然而CLIP的多模态架构通过在相同的潜在空间中学习语言和视觉表现在二者之间建立了桥梁。因此,CLIP允许我们利用其他架构,使用它的“语言-图像表示”进行下游任务。

GPT-4 和ChatGPT API的定价分析

OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步,GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础,今天我们也来凑个热点,研究一下它们的定价

处理缺失值的三个层级的方法总结

缺失值是现实数据集中的常见问题,处理缺失值是数据预处理的关键步骤。本文将展示如何使用三种不同级别的方法处理这些缺失值

SDG,ADAM,LookAhead,Lion等优化器的对比介绍

本文将介绍了最先进的深度学习优化方法,帮助神经网络训练得更快,表现得更好。有很多个不同形式的优化器,这里我们只找最基础、最常用、最有效和最新的来介绍。

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